package algorithm_primary.studyMySelf.五十三最大子数组和;

/**
 * @author 衡孟浩
 * @date 2023/9/6 10:17
 * <p>
 * <p>
 * 给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。
 * <p>
 * 子数组 是数组中的一个连续部分。
 * <p>
 * <p>
 * <p>
 * 示例 1：
 * <p>
 * 输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
 * 输出：6
 * 解释：连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6 。
 * 示例 2：
 * <p>
 * 输入：nums = [1]
 * 输出：1
 * 示例 3：
 * <p>
 * 输入：nums = [5,4,-1,7,8]
 * 输出：23
 * <p>
 * <p>
 * 提示：
 * <p>
 * 1 <= nums.length <= 105
 * -104 <= nums[i] <= 104
 * <p>
 * <p>
 * 进阶：如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法，尝试使用更为精妙的 分治法 求解。
 */
public class TestMain {

    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {1, 2, -1, -2, 2, 1, -2, 1, 4, -5, 4};
        int maxSubArray = maxSubArray(nums);
        System.out.println("maxSubArray = " + maxSubArray);
    }


    // 牛逼的代码
    public static int maxSubArray(int[] nums) {
        int pre = 0, maxAns = nums[0];
        for (int x : nums) {
            pre = Math.max(pre + x, x);
            maxAns = Math.max(maxAns, pre);
        }
        return maxAns;
    }


    public static int maxSubArrayMy(int[] nums) {
        // 使用动态规划
        // 记录各个索引对应的最大值
        int[] indexValues = new int[nums.length];
        // 当索引为0的时候他的最大值必为自己本身
        int currentValue = nums[0];
        indexValues[0] = nums[0];
        // 所以初始最大值为下标为0的值
        int maxValue = currentValue;
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            // 上一次的总和 加上当前数值 和当前数值作比较   如果当前数值大那么抛弃之前的值  如果当前小那么继续相加
            currentValue = Math.max(nums[i] + indexValues[i - 1], nums[i]);
            // 记录这次操作后需要的取值
            indexValues[i] = currentValue;
            // 和历史最大值比较
            maxValue = Math.max(currentValue, maxValue);
        }
        return maxValue;
    }
}

